马军：云必然是未来的趋势，但是以现在的情况来看，在相当长的一段时间内，传统的制造企业可能会使用混合云，而不是公有云。因为产品的定位、设计是有差异的，同时也是商业秘密、知识产权的保护。

　　如果没有差异，都搬到云端，那谁也不敢保证数据不被窃取和丢失。从制造业来说，产品设计端不会放到云上；而交易端，客户与客户的连接的东西都会放到云端；制造端，每个企业的核心的工艺技术在短时间内搬到云端也是不能实现的。这归根于中国的法律还落后于技术，一旦出现安全问题，法律程序不能及时跟进和解决。

　　未来很多企业的销售数据或是税务数据甚至是一些订单信息都会到云上，金融界怎么看待这个趋势？

　　谢志楹：未来包括商业数据在内的一切数据都是在现化的，这是一个必然的趋势。能不能在法律、商业环境、信任基础这几点综合方面上找到适合自己的点。这可以称为新金融，同时商业化数据的在线化对金融机构一定也是充满颠覆性的。

　　金融机构的传统资产里绝大部分还是商业性的企业融资，一是看该企业的过往数据；二是看还款的来源。当商业数据在线化后将会出现几种变化。

　　第一，数据变得更透明。更透明的意义在于造假成本的上升，甚至没有造假的空间，这是金融机构最担心的一点，信息不对称。

　　第二，产业闭环。从供应链金融上下游的闭环来看，会产生不同数据维度来佐证公司的信用评分。这也为一些创新金融提供了新的机会。

　　第三，所有的商业数据最终云端化后，终点一定是人工智能。

　　技术创新将怎样协助企业更好的进行全球化的管控？如何看待未来的金融创新？

　　Mikkle：谈到贸易的金融创新，其实只是刚刚开始。传统的融资主要是纸质化的手工过程，现在是将所有的贸易信息放到网上，进行自动化处理。这一过程还有很多需要改进。

　　这对金融机构来说，需要很长时间了解这样的信息。比如说有一些大宗交易，有很高的信用评级，几天之后就可以提供发票，这对金融机构来说风险是非常低的。

　　现在有供应链这样的一个信用体系，通过这个供应链体系可以看到下一层的买方，而供应方大都来自大公司，他们也被认为是信用评级很高的大买家，这里就产生了杠杆的调节作用。比如用AI做一个杠杆分析，在两端的客户都有这样的信息可以做自动化，这个部分不需要AI，剩下的20%是需要AI、BI协助。这就说明杠杆分析数据的技术在未来一定是能发挥非常大的作用。